Duloxetine and care management treatment of older adults with comorbid major depressive disorder and chronic low back pain: results of an open‐label pilot study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In older adults, major depressive disorder (MDD) and chronic low back pain (CLBP) are common and mutually exacerbating. We predicted that duloxetine pharmacotherapy and Depression and Pain Care Management (DPCM) would result in (1) significant improvement in MDD and CLBP and (2) significant improvements in health-related quality of life, anxiety, disability, self-efficacy, and sleep quality. DESIGN AND INTERVENTION: Twelve week open-label study using duloxetine up to 120 mg/day + DPCM. SETTING: Outpatient late-life depression research clinic. PATIENTS: Thirty community-dwelling adults >60 years old. OUTCOME MEASURES: Montgomery Asberg Depression Rating Scale (MADRS) and McGill Pain Questionnaire-Short Form (MPQ-SF). RESULTS: 46.7% (n = 14) of the sample had a depression remission. All subjects who met criteria for the depression remission also had a pain response. 93.3% (n = 28) had a significant pain response. Of the subjects who met criteria for a low back pain response, 50% (n = 14) also met criteria for the depression remission. The mean time to depression remission was 7.6 (SE = 0.6) weeks. The mean time to pain response was 2.8 (SE = 0.5) weeks. There were significant improvements in mental health-related quality of life, anxiety, sleep quality, somatic complaints, and both self-efficacy for pain management and for coping with symptoms. Physical health-related quality of life, back pain-related disability, and self-efficacy for physical functioning did not improve. CONCLUSIONS: Serotonin and norepinephrine reuptake inhibitors like duloxetine delivered with DPCM may be a good choice to treat these linked conditions in older adults. Treatments that target low self-efficacy for physical function and improving disability may further increase response rates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».